MRI-AGCM3.2H アンサンブル実験を用いた
高潮の将来変化予測に関する研究
安田 誠宏
1・山本 耀介
2・森 信人
3・間瀬 肇⁴
1正会員 関西大学准教授 環境都市工学部（〒564-8680 大阪府吹田市山手町3-3-35） E-mail: [email protected] 2正会員 京都大学大学院 工学研究科（〒615-8530 京都市西京区京都大学桂） E-mail:[email protected] 3正会員 京都大学准教授 防災研究所（〒611-0011 京都府宇治市五ヶ庄） E-mail: [email protected] 4正会員 京都大学教授 防災研究所（〒611-0011 京都府宇治市五ヶ庄） E-mail: [email protected] 気候変動に伴う高潮浸水被害の特性変化が想定される中，不確実性を考慮した高潮の長期変化予測を行 うことが重要となっている．本研究では，水平解像度60km全球気候モデル (MRI-AGCM3.2H，以下 GCM60) を用いたアンサンブル気候変動予測実験の出力にバイアス補正を適用し，これを用いて高潮計算 を行い，気候実験条件が高潮予測結果に及ぼす影響を検討するとともに，不確実性を考慮した高潮のアン サンブル将来変化予測を行った．主な結果として，気候予測実験の初期値の相違に伴う台風経路の変化に よって高潮の空間分布は変化すること，特に雲物理スキームによる影響が大きいこと，高潮将来変化量に はSST依存性がみられ，アンサンブルメンバーによって得られる結果にばらつきはあるものの，全体の傾 向として高潮の上昇は東へシフトする傾向が見られたことを示した．Key Words : storm surge, future pojection, ensemble, cloud scheme, sea surface temprature
1. 序 論 気候変動に伴う台風特性の変化について多くの研究が なされており，IPCC AR5 1) においては，気候システムの 温暖化は疑う余地が無く，個々の熱帯低気圧の強度は増 大し，熱帯低気圧最大風速及び降水量も増大する可能性 があると報告されている．台風特性の変化に伴った高潮 の災害リスクが高まる中，地球温暖化シナリオ下におけ る高潮偏差の変化を定量化し，将来予測を行うことは， 沿岸部の減災において重要な課題である．近年では，気 候モデルの高解像度化およびダウンスケーリング研究の 推進により，高精度の気候再現実験や将来予測が行われ， その出力を用いた高潮計算が行われているものの，依然 として台風イベントの予測数が不足しているため，不確 実性の評価には至っていない． 日本国内における温暖化の影響及び適応策に関する影 響評価研究プロジェクトでは，それらの中では比較的低 解像度であるGCM60 を用いたアンサンブル実験がこれ まで行われているが，GCM60 では気象擾乱の再現精度 は十分とはいえず，台風の再現性も不十分であるためモ デルバイアスが存在し，この扱いが問題となっている． 安田ら2) は，水平解像度5km 非静力学モデル (以下， RCM5) を真値と見なした，RCM5–GCM60 間のモデル間 バイアスに関する補正手法を開発し，GCM60 出力に対 して補正を行った後の風速および気圧データを駆動力と した高潮計算によって，将来の高潮予測値を示している． このバイアス補正手法によって，GCM60 による出力を 用いても，RCM5 による出力を用いた際と同程度に精緻 な将来高潮偏差の表現が可能となった．しかし，この先 行研究では，台風のサンプル数の不足により，得られる 高潮偏差は対象領域における数個の強い台風の通過有無 に大きく依存する傾向にあり，特に，再現年数の長い確 率値については，ひとつの大きな台風によって将来高潮 偏差が左右されるという課題を残した．本研究では， GCM60を用いた雲物理スキーム，海面水温 (SST: Sea Sur-face Temperature)，予測計算初期値に対する多数のアンサ ンブル実験結果に対して，バイアス補正手法を適用し， 扱う台風のケース数を増やすことによってサンプル数不 足を解消し，不確実性を考慮した高潮将来予測を行うこ とを目的とする．また，雲物理スキーム，SST および初 期値の将来高潮偏差に及ぼす影響について考察する． 2. 使用データの概要 温暖化予測の信頼性・確実性の定量化のために，設定 を変えた複数のアンサンブル気候予測実験が行われてい
る．文部科学省 21 世紀気候変動予測革新プログラム (2007–2012) では，IPCC AR4 の SRES A1B シナリオ下での GCM60 を用いた現在及び将来気候に対するアンサンブ ル気候変動予測実験が行われ，文部科学省気候変動リス ク情報創生プログラム (2012–2016) では，ほぼ同じ GCM 60 を用いて，このアンサンブル実験とは異なる大気条 件を初期値とし，異なるSSTを与えた気候再現実験も行 われている． 革新プログラムでは，GCM60 に与える外力の SST と して，現在気候には英国気象局ハドレーセンターの観測 値 (HadlSST)，将来気候には SST の将来空間変化に着目 し，CMIP3 に登録された全 18 モデルによる出力結果か ら将来 SST 変化傾向を 3つにクラスター分析し，それぞ れの平均をとったもの (cluster 1～3)，およびそれらすべ ての平均をとったもの (cluster 0) の合計 4 種類について， 将来のSSTパターンが考慮されている．創生プログラム では，革新プログラムの大気の初期値 (以下，i1) とは異 なる値 (以下，i2) を用い，CMIP5 に登録された全 28モデ ルによる出力を同様にクラスター分類した SST を与えて いる．両実験ともに，雲物理スキームとして，
Kain-Fritsch convection scheme (KF) 3) ，Yoshimura cumulus scheme (YS) 4) ，Arakawa-Schubert cumulus scheme (AS) 5) の3種類を用
いた気候再現実験がなされた．Mizuta ら6) によると，YS スキームによるシミュレーション結果は，AS スキーム によるそれと比べ，より現実的であるという報告がされ ており，本研究においても，AS スキームを用いた熱帯 低気圧発生数は極端に少ないことを確認している．した がって，本研究ではAS スキームによる出力を用いず， YSスキーム及び KFスキームを用いた出力結果のみにつ いて解析を行う．用いた現在及び将来に関する GCM60 を用いたアンサンブル実験7) を，それぞれ表-1 に示すケ ースコードで表記する．また，RCM5 を用いた現在気候 実験は，RCM5P とする． 現在気候に関する再現実験期間は 1979–2003年，将来 気候実験に関する再現実験期間は 2075–2099年として計 算がなされており，双方ともに実験期間は25年間である． 本研究では，それぞれの気候モデルアンサンブル出力か ら，Murakami ら8) の方法で抽出した台風の経路データを 用い，図-1 に示した九州～関東を含む領域 D2 を通過し た台風のみを対象台風として選定し，それぞれの台風の 気圧，風速についてバイアス補正手法を適用した上で， 高潮計算に用いた． 3. バイアス補正手法 上記のGCM60 を用いた現在気候 4 ケース，将来気候 16 ケースのアンサンブル実験による出力に対して，安 田ら2) が開発したRCM5 を真値とみなしたバイアス補正 手法を適用した．バイアス補正手法は，1) 台風の移動を 追跡しつつ時間解像度を補間する時空間補間，2) 空間解 像度の粗さから過小傾向にある風速及び気圧に対して出 現確率分布を近づける補正，3) 陸上における風速低減を 考慮する補正の3 手法によって構成される．以下にそれ らの補正手法の詳細を示す． (1) 時空間補間 GCM60 アンサンブルの出力の内，台風データの気圧 及び風速に対して時空間補間を行う．GCM60 のデータ 出力間隔は6 時間であるのに対して，RCM5 のデータ間 隔は30 分である．この 6 時間間隔の風速，気圧データ を直接高潮モデルに入力し，高潮計算を行った場合，移 動する台風情報は離散的に入るため，不十分な取り扱い となる．そこで，GCM60 出力の 6 時間間隔データを 12 等分し，30 分間隔データとなるようにデータの線形空 間補間を行い，台風の連続的な移動を再現する．手順と しては，台風の移動軌跡の決定，気圧及び風速の変化量 の決定，そして台風の移動の順に行った．この手法によ り，断続的に出現していた台風を連続的に再現すること 表-1 各アンサンブル実験条件とのケースコード
Initial condition Kakushin (i1) Sousei (i2)
Cumulus scheme Yoshimura Kain-Fritsch Yoshimura Kain-Fritsch
SST
Present (1979-2003) YS_P_i1 KF_P_i1 YS_P_i2 KF_P_i2
Future (2075-2099)
cluster0 YS_Fc0_i1 KF_Fc0_i1 YS_Fc0_i2 KF_Fc0_i2
cluster1 YS_Fc1_i1 KF_Fc1_i1 YS_Fc1_i2 KF_Fc1_i2
cluster2 YS_Fc2_i1 KF_Fc2_i1 YS_Fc2_i2 KF_Fc2_i2
cluster3 YS_Fc3_i1 KF_Fc3_i1 YS_Fc3_i2 KF_Fc3_i2
が可能となり，高潮計算によって得られる高潮偏差推定 値の精度向上が見込まれる． (2) 気圧風速のバイアス補正 RCM5の出力データを真値とみなし，GCM60における 風速，気圧の出現確率分布に対して，バイアス補正を適 用し，RCM5 による出力の出現頻度に揃えることでバイ アスを軽減する．安田ら2) において，バイアス補正に用 いる確率分布の決定にあたり，6 つの手法について比較 が行われた．この中で，バイアス補正の精度が最も高く， 計算コストも低かった正規分布型バイアス補正を，本研 究では採用する．正規分布型バイアス補正では，Piani ら 9) の用いたパラメトリック型の補正に正規分布を適用す る．RCM5，GCMアンサンブルそれぞれの出力から，台 風接近期間の6 時間毎の最低気圧と最大風速を取り出し， これらが正規分布に従うと仮定する．その後，それぞれ の平均値と標準偏差がRCM5P のそれと等しくなるよう に確率密度分布を揃える．以下に，用いた補正式を示す． (1) ここで，x’GCM : バイアス補正後のGCM 出力値，σRCM : RCM5 出力の標準偏差，σ GCM : GCM 出力の標準偏差， xGCM : GCM出力値，μ RCM : RCM5出力の平均値，μ GCM : GCM 出力の平均値，である．補正対象領域は，先に述べた台 風影響領域とする．図-2 は例として，気圧および風速 に対して，バイアス補正を適用した前後の累積確率分布 をそれぞれ示したものである．補正前後を比較すると， バイアス補正を行うことで，GCMの風速及び気圧の確 率分布が，RCMのそれに近づいていることがわかる． しかし，風速および気圧の強度が強い箇所における補正 精度は低い箇所に比べて低く，補正関数については改善 の余地が残る． 同様の補正を，将来気候の出力に対しても用いた．こ こで，将来気候でのバイアスは，用いる雲物理スキーム の違いによって生じるモデルバイアスであると仮定し， 現在気候において算出したバイアス補正値を将来気候に 対しても用いた． 陸上風速に対するバイアス補正は，先行研究2)同様， 各モデルから領域D2における陸上風速データを抽出 し，GCM60の陸上風速に対して，正規分布型バイアス 補正を適用した．この補正により，GCM60 でも陸上の 影響を考慮し，陸上風速の低減が再現できるようになっ た． 4. 高潮モデルおよび解析方法 高潮計算には，金ら10)が開発した潮汐・高潮・波浪の 相互作用を考慮した双方向結合モデル SuWAT (Coupled- nested-parallelized Surge WAve Tide model) を用いる．本研究 では計算コスト軽減のため波浪計算は行わず，非線形長 波方程式を基礎式とした高潮計算モジュールのみを用い た．計算領域は，図-1 における領域 D2 としたが，今回 用いたモデルは同時に，ネスティングを行い，領域 D3 およびD4におけるより詳細な計算も行っており，本研 究では，これら2つのドメインにおける計算結果を領域 D2において得られた計算結果に重ねることによって， 詳細な高潮分布図を作成する． 各アンサンブルで得られた補正後の風速および気圧デ ータを直接の駆動力として，高潮計算を SuWAT によっ て行った．また，得られた高潮偏差の中から格子点毎に 最大高潮偏差を取り出し，それを極大値資料とした極値 統計解析を行った．ここで，極値分布関数には Gumbel 分布，プロッティングポジション公式には Gringorten 公 式を用いた．再現期間は GCM60，RCM5 の実験期間で ある 25年とした． 5. 解析結果 図-2 KF_P_i2 の気圧・風速に対する正規分布型バイアス補正の前後 (赤：破線，実線)，RCM5P (青・実線) の累積確率分布
RCM GCM GCM GCM RCM GCMx
x
'
( )(1) 現在気候条件に対する検証 a) 初期値による影響評価 それぞれの気候モデルに入力する大気の初期値が，得 られる高潮分布に及ぼす影響について調べた．現在気候 再現実験のうち，同じ雲物理スキームを用いているが， 初期値の異なるアンサンブル同士の比較を行った．多く の海域で大差はなかったものの，特定の海域において， ±1.0 m 程度の高潮偏差の差が現れた．そこで，得られ た高潮分布と 940 hPa 以上の勢力の強い台風の経路につ いて調べると，強い台風の通過有無と得られる高潮偏差 の大小は一致し，初期値の変化によって狭い海域でみる と，異なる強度および経路の台風が通過することで，長 期的な高潮偏差に差が現れることがわかった． そこで，初期値の異なるアンサンブル結果のそれぞれ を独立と仮定し，スキーム毎に統合した．異なる初期値 のもとで計算された各 25 年の再現計算を統合し，極値 統計解析を行うことで，それぞれのスキームについて 50 年の再現計算がなされたとみなす．以下では，KF ス キームを用いた計 50 年の再現計算による高潮分布を KF_P50, YS スキームを用いたものを YS_P50 と表記する． これらは，サンプル数を増やすことで，経路に関する不 確実性を低減させた現在気候における高潮分布とみなさ れる． b) 雲物理スキームによる影響評価 GCM60 で用いられる雲物理スキームが高潮偏差に与 える影響について調べた．図-3 は，現在気候において， スキーム毎に得られた高潮分布 (KF_P50 及び YS_P50) の 差をとり，それぞれのスキームによる高潮分布の差を図 示したものである．図より，ほぼ全域においてマイナス の値を示しており，YSスキームを用いる方が KFスキー ムを用いるよりも大きな高潮偏差が得られる傾向にある ことがわかった．したがって，異なる雲物理スキームを 用いることで，得られる最大高潮分布も異なる傾向が示 されたため，高潮の将来変化量を考慮する際には，用い るスキーム毎に個別に解析することとした． (2) 将来気候に対する予測結果 a) 高潮の将来変化予測 将来気候再現実験 16 ケースについて，上記の解析と 同様に高潮計算を行い，得られた最大高潮偏差を用いた 極値統計解析によって，長期的な高潮偏差を考慮した． 得られたそれぞれの将来気候に関する高潮分布に対して， 将来－現在の差をとることで，異なる条件下での日本近 海における高潮の将来変化量を求めた．この際，現在気 候の高潮分布としては，KF_P50 及び YS_P50 を用いる． 図-4 は，日本近海における高潮偏差の 25 年再現確率値 の将来変化量について，GCM60 を用いて得られた高潮 変化量の平均及びその分散を求め，それぞれ図示したも のである．図-4 上図に示した平均値についてみると， 九州南部及び伊勢湾において高潮偏差は0.10 m 程度減少 傾向にあり，有明海，瀬戸内海や和歌山以東の地域にお いて，0.15～0.30 m 程度増大傾向にある．森ら 11) は，同 じGCMを用いて，TCの発生・消滅位置は経度方向に海 洋の中心 (北西太平洋の場合は東) へ移動し，緯度方向に は経度方向の数割極方向にシフトする変化がみられたと いう結果を得ている．これを踏まえ，図-4 における高 潮分布の全体としての傾向をみると，森らの台風につい ての結果と一致しており，高潮分布は西日本で同等程度 あるいは減少する傾向にあり，東日本においては増加す る傾向がみられた．これは，高潮分布が台風経路の変化 に伴い，東へとシフトする傾向とみなせる．続いて，図 -4 下図の分散についてみると，有明海，瀬戸内海や主 な湾部における分散の値は大きく，またばらつきがみら れ，予測の不確実性が高い． 上記の高潮偏差のばらつきについて，図-5 (a) に示す 有明海，周防灘，安芸灘，大阪湾，伊勢湾，東京湾の 6 箇所において得られた高潮変化量について詳しく考察す 図-3 異なるスキームを用いて得られた高潮偏差の 25年再現 確率値の差 (KFスキームと YSスキームの差) 図-4 将来気候 16アンサンブルによる将来変化のアンサンブ ル平均 (上図) と分散 (下図)
る．図-5 (b) は，先に述べた 16 通りの高潮変化量につい て，各領域中に含まれる変化量の最大値をそれぞれ取り 出し，箱ひげ図を示したものである．この図より，これ ら6 つの海域における高潮の最大変化量は，いずれも平 均で0.15～0.45 m 増大し，有明海及び周防灘を除けば， 西日本から東日本にかけて高潮変化量が上昇する傾向が 見られた．しかし，これらの海域における高潮偏差のば らつきは依然として大きく，不確実性についての議論が 残る． b) 高潮変化の SST依存性 高潮偏差と与えるSST変化傾向との関係について考察 する．図-6 は，初期値 i2 のもと KF スキームを用いた 4 つのSSTアンサンブルによる高潮の将来変化量を，それ ぞれの SST パターンごとに図示したものである． Murakamiら7) による将来 SST昇温傾向の分類において， 日本近海である北西太平洋では，cluster 0 と cluster 2 は類 似した昇温傾向を示し，cluster 1 において小さく，cluster 3 において大きな昇温傾向を示している．図-6 において も，cluster 0とcluster 2の高潮変化量は類似しており，clus-ter 1で小さく，clus2の高潮変化量は類似しており，clus-ter 3で大きな変化量を示しており，高 潮偏差のSST依存性がみられた． 6. 結 論 本研究では，GCM60を用いて行われた SRES A1Bシナ リオに則ったSST，雲物理モデル，計算初期値を変えた 多数のアンサンブル実験出力に対して，バイアス補正手 法を適用し，補正後の風速および気圧データを直接の駆 動力とした高潮計算を行った．次いで，日本近海におけ る将来高潮変化のアンサンブル予測を行い，実験条件の 高潮分布に対する影響の評価を行った． 得られた 16 通りの高潮分布の平均を取ることで，初 期値，雲物理スキーム，SST による不確実性を考慮した 高潮空間分布図を作成した．全体の傾向として，日本近 海における高潮分布は東へとシフトすることがわかった． 図-5 解析領域とした有明海，周防灘，安芸灘，大阪湾，伊 勢湾，東京湾（(a)上図），それぞれの海域における高 潮最大変化量についての箱ひげ図（(b)下図）(赤線:平 均値，黒線: 最大,最小値，青線: 第一・三四分位線，赤 +: 外れ値) (a) Cluster 0 (b) Cluster 1 (c) Cluster2 (d) Cluster 3 図-6 KF_F_i2を用いた SST毎の高潮の将来変化
また，日本の湾毎に最大変化量を取り出したところ，ど の湾でも高潮は増大傾向にあることがわかった．
謝辞: 本研究は，文部科学省気候変動リスク情報創生プ
ログラムおよび科学研究費補助金による成果である． 参考文献
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